## BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer
Vol. 4, No. 1, Maret 2023, hlm. 25 - 33 ISSN: 2722-0850 Laman Jurnal: http://bios.sinergis.org

## Minat Penggunaan M-Banking Bank Konvensional di Kabupaten Sumbawa: Implementasi Technology Acceptance Model
Firman¹, Muhammad Nurjihadi ²
¹Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Teknologi Sumbawa, firmanmanfir59@mail.com ² Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi Dan Bisnis, Universitas Teknologi Sumbawa, m.nurjihadi@uts,.ac.id
Keywords:

## ABSTRACT
usage intention, mobile banking,
Structural  Equation  Modeling Partial  Least  Square  (SEM- PLS),
Technology  Accaptance  Model (TAM) This study aims to examine the public's interest in using m-banking in conventional banks  in  Sumbawa  Regency.  The  Technology  Acceptance  Model  (TAM)  was employed as the underlying framework, and the research was conducted using a field survey  method.  Data  for  this  study  were  collected  online  through  convenience sampling  using  a  self-registered  questionnaire.  The  data  were  analyzed  using Structural  Equation  Modeling  (SEM)  Partial  Least  Squares  (PLS).  The  findings indicate significant influences between attitude toward using, perceived ease of use, perceived  usefulness,  and  smartphone  self  efficacy  on  m-banking  usage  intention.
Perceived  ease  of use, perceived  usefulness,  and user experience have  a  significant impact  on  m-banking  usage  intention.  Additionally,  smartphone  self  efficacy  also influences the perceived ease of use in m-banking, but it does not have an effect on the perceived usefulness. These findings provide a better understanding of the factors influencing  the  public's  interest  in  using  m-banking  in  conventional  banks  in Sumbawa Regency. Kata Kunci ABSTRAK minat penggunaan, mobile banking, Structural Equation Modeling Partial Least Square (SEM-PLS), Technology Accaptance Model (TAM)
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengkaji  minat  masyarakat  dalam  penggunaan  m- banking  pada  bank  konvensional  di  Kabupaten  Sumbawa. Technology  Acceptance Model (TAM)  digunakan  sebagai  kerangka  dasar  penelitian  yang  kemudian dilakukan  dengan  metode  survey  lapangan.  Data  dalam  penelitian  ini  dikumpulkan secara  online  dengan  metode convenience  sampling dengan self-registered questionnaire .  Data  dianalisis  menggunakan Structural  Equation  Modeling (SEM) Partial  Least  Squares (PLS).  Hasil  penelitian  menunjukkan  adanya  pengaruh  yang signifikan  antara  sikap  penggunaan,  persepsi  kemudahan  penggunaan,  persepsi manfaat,  dan  kemampuan  menggunakan  smartphone  dengan  minat  penggunaan  m- banking. Persepsi positif terhadap kemudahan penggunaan, manfaat yang diperoleh, dan  pengalaman  penggunaan  m-banking  berpengaruh  signifikan  terhadap  minat penggunaan  m-banking.  Selain  itu,  kemampuan  menggunakan  smartphone  juga memiliki  pengaruh  terhadap  persepsi  kemudahan  penggunaan  m-banking,  namun tidak  berpengaruh  terhadap  persepsi  manfaat  penggunaan  m-banking.  Hasil penelitian  ini  memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  faktor-faktor  yang memengaruhi  minat  penggunaan  m-banking  pada  bank  konvensional  di  Kabupaten Sumbawa.

## Korespondensi Penulis:

## Muhammad Nurjihadi
Program Studi Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Teknologi Sumbawa Jl. Raya Olat Maras, Moyo Hulu, Kabupaten Sumbawa – NTB Telpon: +62 818 0577 5723 Email: m.nurjihadi@uts.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Ekonomi digital dipandang sebagai penentu arah ekonomi global dimana untuk menjadi negara maju, suatu perekonomian  harus  bisa  mengadaptasi  diri  dengan  perkembangan  ekonomi  digital  tersebut  [1].    Ekonomi  digital ditandai  dengan  peningkatan  perkembangan  bisnis  yang  pesat  karena  transaksi  perdagangan  dilakukan  dengan menggunakan  layanan  internet  sebagai  media  dalam  berkomunikasi,  kolaborasi  dan  bekerjasama,  baik  antar perusahaan ( business to  business /B2B),  maupun perusahaan dengan pelanggan ( business to  consumer /B2C). Salah satu  sektor yang dengan cepat  beradaptasi  dengan perkembangan teknologi  digital ini adalah sektor perbankan[2].
Dalam  hal  ini,  m-banking  atau  perbankan  melalui  ponsel  pintar  telah  muncul  sebagai  salah  satu  inovasi  yang signifikan. Keberadaan m-banking memiliki urgensi ekonomi yang kuat karena dapat memberikan aksesibilitas dan kemudahan dalam melakukan transaksi keuangan[3]. Di Indonesia, perkembangan ekonomi digital telah mengalami lonjakan  yang  signifikan  dalam  beberapa  tahun  terakhir.  Jumlah  pengguna  internet  di  Indonesia  terus  meningkat, dan penetrasi ponsel pintar juga semakin meluas di berbagai daerah, termasuk di Kabupaten Sumbawa.  Pada tahun 2021, pengguna internet di Indonesia mencapai lebih dari 196 juta orang, dengan tingkat penetrasi mencapai 72,9%. Angka ini meningkat  pada tahun 2023 dimana 212,9 juta orang terakses internet  dengan penetrasi  internet  sebesar 77%[4].  Fenomena  ini  menunjukkan  potensi  yang  besar  bagi  sektor  perbankan  untuk  memanfaatkan  teknologi digital guna mengoptimalkan layanan mereka.
Sektor  perbankan  memiliki  peran  yang  sangat  penting  dalam  perekonomian  suatu  negara.  Bank  sebagai lembaga  keuangan  memiliki  fungsi  dalam  menghimpun  dana  dari  masyarakat  dan  mendistribusikannya  kembali dalam bentuk kredit kepada sektor-sektor produktif. Namun, seiring dengan perkembangan teknologi digital, sektor perbankan  juga  harus  beradaptasi  agar  tetap  relevan  dan  mampu  bersaing.  Transformasi  digital  menjadi  suatu keharusan bagi bank-bank konvensional untuk memenuhi kebutuhan dan harapan nasabah, serta untuk tetap menjadi pilihan utama dalam menyediakan layanan perbankan[3]. Bank, dalam pengertian umum, adalah lembaga keuangan yang  bertindak  sebagai  perantara  dalam  kegiatan  ekonomi  dengan  menyediakan  layanan  keuangan.  Di  Indonesia, terdapat  berbagai  bentuk  dan  jenis  bank,  seperti  bank  umum,  bank  perkreditan  rakyat,  bank  syariah,  dan  lain sebagainya[5][6].  Digitalisasi  sektor  perbankan  telah  membawa  perubahan  dalam  cara  bank  beroperasi  dan berinteraksi  dengan  nasabah.  Bank-bank  kini  menghadirkan  layanan  perbankan  secara  online  melalui  internet banking dan m-banking. Internet banking memungkinkan nasabah untuk mengakses dan mengelola rekening mereka melalui  internet,  sedangkan  m-banking  memungkinkan  akses  ke  layanan  perbankan  melalui  ponsel  pintar. Digitalisasi  sektor  perbankan  ini  penting  untuk  memastikan  kelangsungan  bisnis  bank,  meningkatkan  efisiensi operasional, dan memberikan pengalaman nasabah yang lebih baik[3].
Perkembangan  internet  banking  dan  m-banking  di  Indonesia  telah  mengalami  pertumbuhan  yang  pesat. Bank-bank  di  Indonesia  telah  meluncurkan  aplikasi  m-banking  mereka  untuk  memberikan  akses  perbankan  yang lebih mudah dan cepat bagi nasabah[5]. Tingkat adopsi m-banking di Indonesia juga terus meningkat seiring dengan peningkatan  penetrasi  ponsel  pintar  dan  penggunaan  internet.  M-banking  memiliki  fitur-fitur  penting  yang memudahkan pengguna dalam melakukan berbagai transaksi keuangan. Fitur-fitur tersebut mencakup transfer dana antarbank, pembayaran tagihan, pembelian pulsa, pengecekan saldo, dan lain sebagainya. Keberadaan fitur-fitur ini memungkinkan  nasabah  untuk  melakukan  transaksi  kapan  saja  dan  di  mana  saja  tanpa  harus  datang  ke  kantor cabang bank. Oleh karena itu, m-banking memiliki potensi besar untuk meningkatkan inklusi keuangan di Indonesia dan  memberikan  manfaat  yang  signifikan  bagi  masyarakat.  Hal  ini  telah  terbukti  berhasil  mempercepat  proses peningkatan  kapasitas  inklusi  keuangan  masyarakat,  khususnya  di  Kawasan  pedesaan  yang  pada  tahun  2019 memiliki tingkat inklusi 68,49% menjadi 82,9% pada tahun 2022[7].
Adopsi  m-banking  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor,  salah  satunya  adalah  faktor  teknologi,  di  mana ketersediaan infrastruktur telekomunikasi yang memadai menjadi prasyarat penting[8]. Selain itu, faktor sosial dan budaya  juga  berperan  dalam  adopsi  m-banking.  Tingkat  literasi  digital,  kepercayaan  terhadap  keamanan  transaksi online,  serta  preferensi  terhadap  cara  tradisional dalam  melakukan  transaksi  keuangan  dapat  mempengaruhi  minat dan adopsi m-banking[9]. Sejumlah penelitian sebelumnya telah dilakukan untuk menganalisis adopsi m-banking di Indonesia.  Hasil  penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  faktor  seperti  persepsi  kemudahan  penggunaan,  persepsi kegunaan,  kualitas  layanan,  kepercayaan,  dan  faktor  sosial  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  minat  dan  niat pengguna dalam menggunakan layanan m-banking[10]. Dalam konteks Indonesia, kepercayaan terhadap keamanan transaksi online dan kualitas layanan menjadi faktor utama yang memengaruhi minat penggunaan m-banking.
Meskipun  adopsi  m-banking  telah  meningkat  di  berbagai  wilayah  perkotaan  di  Indonesia,  penting  untuk mendorong  adopsi  m-banking  juga  di  pedesaan,  termasuk  Kabupaten  Sumbawa.  Pedesaan  seringkali  menghadapi tantangan aksesibilitas terhadap layanan perbankan tradisional. Dalam konteks ini, m-banking dapat menjadi solusi yang  efektif  untuk  memperluas  akses  terhadap  layanan  keuangan  bagi  masyarakat  pedesaan[9].  Studi  sebelumnya juga menunjukkan adanya hubungan antara minat penggunaan m-banking  dan tingkat  adopsi  m-banking[8]. Minat penggunaan  m-banking  dapat  menjadi  faktor  penting  yang  mempengaruhi  keputusan  individu  untuk  mengadopsi layanan tersebut[10]. Oleh karena itu, memahami faktor-faktor yang mempengaruhi  minat  penggunaan m-banking menjadi  kunci  dalam  meningkatkan  adopsi  m-banking  di  Kabupaten  Sumbawa.   Sehubungan  dengan  hal  tersebut, studi  tentang  minat  penggunaan  m-banking  di  Kabupaten  Sumbawa  penting  untuk  dilakukan  guna  memberikan pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  preferensi,  kebutuhan,  dan  tantangan  yang  dihadapi  oleh  masyarakat dalam  menggunakan  layanan  tersebut.  Hasil  dari  studi  ini  dapat  digunakan  sebagai  dasar  untuk  mengembangkan strategi  dan  kebijakan  yang  sesuai  guna  mendorong  adopsi  m-banking  yang  lebih  luas  dan  meningkatkan  inklusi keuangan di Kabupaten Sumbawa.
Penelitian ini menggunakan model penerimaan teknologi atau Technology Acceptance Model (TAM) untuk mengidentifikasi faktor yang mempengaruhi minat masyarakat Kabupaten Sumbawa dalam mengadopsi m-banking. TAM adalah model teoritis yang telah banyak digunakan untuk memahami faktor-faktor yang memengaruhi adopsi dan  penggunaan  teknologi[11].  TAM  mengidentifikasi  persepsi  kemudahan  penggunaan  dan  persepsi  kegunaan sebagai  dimensi  penting  dalam  mempengaruhi  minat  penggunaan  teknologi[12].  Dengan  menggunakan  TAM, penelitian ini dapat mengidentifikasi faktor-faktor seperti persepsi kemudahan penggunaan aplikasi  m-banking dan

## BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer
Vol. 4, No. 1, Maret 2023, hlm. 25 - 33 ISSN: 2722-0850 Laman Jurnal: http://bios.sinergis.org
persepsi kegunaan dalam melakukan transaksi keuangan melalui m-banking yang relevan dalam konteks Kabupaten Sumbawa.
TAM  dipilih  sebagai  model  dalam  penelitian  ini  karena  model  ini  dapat  mengidentifikasi  faktor-faktor yang  signifikan  dalam  mempengaruhi  minat  penggunaan  m-banking,  seperti  faktor-faktor  teknologi,  sosial,  dan budaya[12].  Hasil  penelitian  yang  menggunakan  TAM  diharapkan  dapat  memberikan  rekomendasi  yang  berharga bagi  bank-bank  konvensional  di  Kabupaten  Sumbawa  dalam  merancang  strategi  pemasaran  yang  lebih  efektif, meningkatkan  fitur-fitur  m-banking  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  masyarakat,  serta  meningkatkan  literasi  digital dan  kepercayaan  masyarakat  terhadap  layanan  perbankan  digital.  Dengan  demikian,  penggunaan  TAM  sebagai model  dalam  penelitian  ini  memberikan  kerangka  kerja  ilmiah  yang  solid  untuk  menganalisis  faktor-faktor  yang memengaruhi  adopsi  m-banking,  dengan  tujuan  meningkatkan  inklusi  keuangan  dan  mengoptimalkan  potensi ekonomi digital di Kabupaten Sumbawa.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif yang dikembangkan dari model TAM. Survey lapangan dilakukan  untuk  mengumpulkan  data  yang  diperlukan.  Populasi  penelitian  ini  adalah  pengguna mobile  banking di Kabupaten  Sumbawa.  Metode  kuantitatif  merupakan  sebuah  metode  penelitian  yang  memiliki  landasan  filsafat positivisme yang digunakan untuk bisa meneliti suatu populasi serta sampel tertentu, penghimpunan data memakai instrumen  penelitian,  analisis  data  bersifat  kuantitatif/statistik,  yang  memiliki  tujuan  untuk  bisa  menguji  sebuah hipotesis yang telah dibuat sebelumnya[13]. Karena jumlah pasti populasi tidak dapat diketahui, maka sampel dalam penelitian ini ditentukan menggunakan metode margin of error yang ditetapkan sebesar 10%, yang berarti penelitian ini  membutuhkan  minimal  100  orang  responden[14].  Metode  sampling  yang  digunakan  adalah convenience sampling, di  mana  responden  dipilih  secara  praktis  berdasarkan  ketersediaan  dan  aksesibilitas  mereka  sebagai pengguna  mobile  banking  di  Kabupaten  Sumbawa.  Metode self-registered  questionnaire digunakan,  di  mana responden dapat mendaftar sendiri untuk mengisi kuesioner penelitian.
Data  dalam  penelitian  ini  berbentuk  data  primer yang  dikumpulkan  melalui  survey  lapangan.  data primer adalah jawaban dan sejumlah pertanyaan kepada responden. data diperoleh dari responden melalui kuesioner, focus group,  dan  panel,  atau  juga  data  dari  wawancara  peneliti  dengan  informan[14].  Proses  pengumpulan  data  ini dilakukan  dengan  menggunakan  instrumen  penelitian  berupa  kuisioner  yang  disusun  berdasarkan  refrensi  yang sudah terbukti validitas dan reliabilitasnya. Sebelum disebarkan, kuisioner tersebut diuji validitas dan reliabilitasnya terlebih  dahulu  untuk  memastikan  bahwa  ia  dapat  digunakan  dalam  penelitian  ini  secara  akurat.  Kuesioner penelitian  ini  didistribusikan  secara  online  menggunakan  Google  Form.  Dalam  kuesioner  tersebut,  jawaban responden diukur dengan  menggunakan skala Likert  dengan empat skala. Hal ini  memungkinkan responden untuk memberikan  tingkat  persetujuan  atau  ketidaksetujuan  mereka  terhadap  pernyataan-pernyataan  terkait  penggunaan m-banking. Skala Likert ini digunakan karena ia terbukti dapat memudahkan pengumpulan data serta menyediakan sarana untuk melakukan analisis yang lebih terstruktur.
Analisis data dilakukan menggunakan metode Structural Equation Modeling (SEM) Partial Least Squares (PLS) dengan bantuan aplikasi smart-PLS. SEM memungkinkan pengukuran variabel laten yang kompleks. Dalam penelitian  ini,  terdapat  variabel  laten  seperti  persepsi  kemudahan  penggunaan,  persepsi  kegunaan,  dan  minat penggunaan  m-banking.  Selain  itu,  SEM  juga  memungkinkan  analisis  model  struktural  yang  kompleks.  SEM memungkinkan  peneliti  untuk  menguji  hubungan  langsung  dan  tidak  langsung  antara  variabel-variabel  tersebut. Lebih  dari  itu,  SEM  memiliki  instrument  analisis Bootstrapping ,  yaitu  metode  yang  digunakan  untuk  menguji signifikansi  statistik  dari  parameter-parameter  yang  diperoleh  dari  model  SEM.  Dalam  penelitian ini,  penggunaan metode bootstrapping akan  memberikan  validitas  statistik  yang  lebih  kuat  terhadap  hasil  analisis  SEM,  sehingga dapat memberikan kepercayaan yang lebih tinggi terhadap hasil penelitian[15].
Hipotesis dalam penelitian ini dikembangkan dari literatur yang telah lebih dahulu menggunakan kerangka TAM sebagai model penelitian seperti [11][9][8]. Berdasarkan literatur-literatur tersebut, maka hipotesis yang akan diuji dalam penelitian ini adalah:
H1: Terdapat pengaruh positif antara sikap penggunaan (usage attitude) terhadap minat penggunaan m-banking pada bank konvensional di Kabupaten Sumbawa.
H2:  Terdapat  pengaruh  positif  antara  persepsi  kemudahan  penggunaan  (perceived  ease  of  use)  terhadap  sikap penggunaan m-banking pada bank konvensional di Kabupaten Sumbawa.
H3:  Terdapat  pengaruh  positif  antara  persepsi  kemudahan  penggunaan  (perceived  ease  of  use)  terhadap  persepsi manfaat penggunaan (perceived benefit) m-banking pada bank konvensional di Kabupaten Sumbawa.
H4:  Terdapat  pengaruh positif antara persepsi  manfaat  penggunaan (perceived benefit) terhadap sikap penggunaan m-banking pada bank konvensional di Kabupaten Sumbawa.
H5: Terdapat pengaruh positif antara persepsi penggunaan (perceived usage) terhadap minat penggunaan m-banking pada bank konvensional di Kabupaten Sumbawa.
H6:  Terdapat  pengaruh  positif  antara  kemampuan  menggunakan  smartphone  (smartphone  proficiency)  terhadap persepsi kemudahan penggunaan m-banking pada bank konvensional di Kabupaten Sumbawa.
H7  Tidak  terdapat  pengaruh  signifikan  antara  kemampuan  menggunakan  smartphone  (smartphone  proficiency) terhadap persepsi manfaat penggunaan m-banking pada bank konvensional di Kabupaten Sumbawa.

## 3. HASIL
Seluruh  hipotesis  dalam  penelitian  ini  telah  diuji  dengan  menggunakan  SEM  PLS.  sebelum  melakukan pengujian  statistik,  data  terlebih  dahulu  diuji  validitas  dan  reliabilitasnya  dengan  menghitung  nilai  convergent validity dan discriminant validity. Seluruh rangkaian proses tersebut dijelaskan secara bertahap dan sistematis dalam bagian hasil ini. Lebih dari itu, profil responden juga akan dijelaskan lebih dahulu untuk dapat memberi gambaran yang utuh mengenai hasil penelitian.

## 3.1. Deskripsi Data Responden
Penelitian  ini  menggunakan  kuisioner  yang  disebarkan  secara  online  kepada  nasabah  pengguna Mobile Banking di Kabupaten Sumbawa dengan beberapa klasifikasi responden yaitu gender, usia, profesi dan bank yang digunakan  untuk  memperkuat  dan  melengkapi  penelitian.  Sampel  yang  diambil  dalam  penelitian  ini  adalah  100 pengguna Mobile Banking. Pengambilan data kepada pengguna Mobile Banking menggunakan Google From yang di  distribusikan  secara  online.  Adapun  responden  dalam  penelitian  ini  adalah  orang  yang  mempunyai  rekening tabungan  pada  bank  konvensional  dan  pernah  menggunakan  layanan mobile  banking minimal  satu  kali.  Berikut adalah uraian umum dari responden penelitian ini:
Tabel 1 Deskripsi Data Responden Deskripsi Jenis Frekuensi (%) gender Laki-laki 46 46% Perempuan 54 54% Usia 18-20 20 20% 21-23 55 55% 24-26 12 12% 27-29 6 6% 30-32 4 4% 34 2 2% 46 1 1% Profesi Mahasiswa 69 69% Pegawai 3 3% Petani/peternak 3 3% Swasta 19 19% Wirausaha 5 5% IRT 1 1% Bank BNI 64 64% BRI 25 25% MANDIRI 11 11% Sumber : Olah Data Primer

## 3.2. Hasil Analisis data
Hasil  Analisis  Data  dalam  penelitian  ini  dilakukan  berdasarkan  langkah-langkah  analisis  dalam  aplikasi SmartPLS. Adapun hasil analisis data dalam penelitian ini sebagai berikut:

## A. Uji Validitas Konstruk
Uji validitas adalah uji yang digunakan untuk menunjukkan sejauh mana alat ukur yang digunakan dalam suatu  kuisioner  penelitian  valid  sehingga  mampu  untuk  mengungkapkan  sesuatu  yang  akan  diukur  oleh kuisioner  tersebut[13].  Validitas  instrumen  dalam  SmartPLS  ditentukan  dengan  memperhatikan  tabel Convergent  Validity (Outer  Loadings)  dan Discriminant  Validity (nilai Cross  Loadings dan  nilai Average Variance Extracted /AVE)[16]. Hasil pengujian validitas data pada penelitian ini sebagai berikut:
1) Validitas  Konvergen  ( Convergent  validity ),  merupakan  sebuah  konsep  dalam  penelitian  yang  digunakan untuk  mengevaluasi  sejauh  mana  indikator-indikator  yang  digunakan  untuk  mengukur  suatu  konstruk tertentu  dalam  penelitian  adalah  konsisten  dan  akurat.  Untuk  memastikan  convergent  validity,  diperlukan adanya  konsistensi  dalam  pengukuran  suatu  konstruk  melalui  indikator-indikator  yang  digunakan.  Jika

## BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer
Vol. 4, No. 1, Maret 2023, hlm. 25 - 33 ISSN: 2722-0850 Laman Jurnal: http://bios.sinergis.org
indikator-indikator yang berbeda dalam penelitian mengukur konstruk yang sama, seharusnya ada korelasi yang signifikan antara indikator-indikator tersebut[16].
Dalam  analisis  SEM,  validitas  konvergen  dievaluasi  dengan  menguji  loadings  atau  beban  faktor  (faktor loading) antara indikator-indikator dan konstruk yang diukur. Faktor loading mengindikasikan sejauh mana indikator-indikator berkontribusi dalam mengukur konstruk yang sama. Semakin tinggi nilai faktor loading, semakin tinggi validitas konvergen indikator tersebut. Ada beberapa metode yang umum digunakan untuk mengevaluasi  convergent  validity  dalam  analisis  SEM.  Salah  satu  metode  yang  paling  umum  adalah Average  Variance  Extracted  (AVE).  AVE  mengukur  sejauh  mana  konstruk  yang  diukur  menjelaskan variasi  dalam  indikator-indikatornya.  Jika  AVE  bernilai  0.5  atau  lebih,  itu menunjukkan  bahwa  sebagian besar  variasi  dalam  indikator-indikator  dijelaskan  oleh  konstruk  yang  diukur,  yang  menandakan  adanya validitas konvergen[15].
Selain  itu, convergent  validity dapat  pula  diukur  dengan  melihat  signifikansi  dan  nilai  t-statistik pada faktor loading. Jika faktor loading signifikan secara statistik dan nilainya lebih besar dari  0.5, maka itu  menunjukkan  adanya  validitas  konvergen  yang  baik.  Validitas  konvergen  yang  baik  penting  dalam penelitian  karena  menunjukkan  bahwa  indikator-indikator  yang  digunakan  secara  konsisten  mengukur konstruk  yang  diinginkan.  Dengan memiliki  validitas  konvergen  yang  kuat,  dapat  dipastikan  bahwa  hasil analisis yang dilakukan menggunakan SEM akurat dan dapat dipercaya. Suatu instrument dinyatakan valid apabila  memiliki  nilai outer  loading >0,50  atau  yang  lebih  ideal  jika  >0,70.  sebaliknya  instrument dinyatakan  tidak  valid  apabila  memiliki  nilai outer  loading di  bawah  dari  yang  ditentukan[13].  Dalam penelitian  ini  peneliti  memakai  standar  0,70  untuk  nilai outer  loading -nya.  Adapun  hasil  estimasi  model pada PLS Algorithm sebagai berikut:
Gambar 1: Output Algorithm, nilai convergent validity variabel Sumber: Hasil penelitian, diolah dengan SmartPLS
Pada  gambar  hasil  outer  loading  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  model  sudah  memenuhi  syarat Convergent Validity yakni  nilai  Outer  Loading  untuk  semua  variabel  manifest  >  0.70.  dengan  demikian,  seluruh variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah valid.
2) Validitas Diskriminan ( Discriminant Validity ), sebuah instrument akan dinyatakan valid jika korelasi antara suatu  konstruk  (variabel)  dengan  indikatornya  lebih  besar  dari  pada  ukuran  variabel  dengan  indikator lainnya, maka hal tersebut menunjukkan bahwa variabel laten memprediksi ukuran pada blok mereka lebih baik dari pada ukuran blok lainnya[13].
Dari  tabel  2  berikut  dapat  dilihat  bahwa  korelasi  variabel  laten  dengan  masing  –  masing indikatornya lebih tinggi  dibandingkan variabel  laten ketika dipasangkan dengan indikator yang lain. Hal ini menunjukkan variabel laten memprediksi indikator masing-masingnya lebih baik dibandingkan dengan prediksi korelasi indikator dengan atau terhadap variabel lainya.
Tabel 2. Nilai Discriminant Validity (nilai Cross Loadings ) attitude toward using intenttion to use perceived ease of use perceived usefulness smartphone self efficacl X1.1 0.634 0,528 0,643 0,821 0,530 X1.2 0,570 0,526 0,562 0,835 0,399 X1.3 0,653 0,588 0,623 0,793 0,443 X1.4 0,558 0,524 0,606 0,787 0,503 X2.1 0,582 0,482 0,856 0,664 0,603 X2.2 0,515 0,477 0,806 0,507 0,457 X2.3 0,674 0,559 0,830 0,597 0,616 X2.4 0,591 0,507 0,773 0,675 0,523 X3.1 0,823 0,647 0,593 0,602 0,623 X3.2 0,870 0,672 0,632 0,725 0,462 X3.3 0,877 0,698 0,645 0,594 0,534 X4.1 0,628 0,851 0,478 0,479 0,509 X4.2 0,636 0,810 0,492 0,557 0,424 X4.3 0,703 0,853 0,584 0,640 0,595 Y1.1 0,463 0,341 0,539 0,439 0,790 Y1.2 0,537 0,581 0,517 0,506 0,773 Y1.3 0,496 0,531 0,487 0,387 0,710 Y1.4 0,443 0,433 0,548 0,448 0,801 Sumber: Hasil penelitian, diolah dengan SmartPLS
3) Average  Variance  Extracted (AVE)  Berikut  ini  merupakan  hasil  dari  proses  pengukuran  menggunakan proses Average Variance Extracted :
Tabel 3. Discriminant Validity (Output AVE)
No Variabel AVE Keterangan (AVE >0,5) 1 Smartphone Self Efficacy 0,734 Valid 2 Perceived Ease To Use 0,703 Valid 3 Perceived Usefulnes 0,667 Valid 4 Attitude Toward Using 0,655 Valid 5 Intention to use 0,592 Valid

## Sumber: Hasil penelitian, diolah dengan SmartPLS
Tabel  di  atas  menunjukkan  bahwa  nilai  AVE  untuk Smartphone  Self  Efficacy,  Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, Attitude Toward Using dan Intention to Use memiliki nilai AVE > 0,5, sehingga  semua  faktor  dalam  penelitian  ini  dinyatakan  substansial  atau  Valid.    AVE  berguna  dalam mengevaluasi  sejauh  mana  suatu  konstruk  dapat  diandalkan  dalam  menjelaskan  variasi  dalam  indikator- indikatornya.  Semakin  tinggi  nilai  AVE,  semakin  besar  kontribusi  konstruk  terhadap  variasi  dalam indikator-indikatornya,  dan  semakin  kuat  validitas  konstruk  tersebut.  AVE  dapat  digunakan  untuk mengukur  validitas  konstruk  dalam  analisis  SEM,  memastikan  bahwa  konstruk-konstruk  dalam  model memberikan kontribusi yang cukup dalam menjelaskan data yang diamati[15].

## B. Pengujian Hipotesis (Resampling Boostraping)
Pengujian  hipotesis  antar  variabel  yaitu  pengaruh  variabel  independen  pada  variabel  dependen  dilakukan dengan menggunakan metode resampling boostraping . Uji statistik bootstraping adalah metode yang digunakan

## BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer
Vol. 4, No. 1, Maret 2023, hlm. 25 - 33 ISSN: 2722-0850 Laman Jurnal: http://bios.sinergis.org
dalam  analisis  Structural  Equation  Modeling  (SEM)  untuk  menguji  keandalan  dan  signifikansi  statistik  dari model SEM yang diestimasi. Metode ini melibatkan pengambilan sampel berulang dengan pengembalian dari data  yang  ada  untuk  menghasilkan  distribusi  sampling  yang  diperoleh  kembali  ( resampled ).  Dalam  analisis bootstrapping,  sampel  berulang  tersebut  digunakan  untuk  menghasilkan  berbagai  estimasi  parameter  yang berbeda[16].
Proses bootstrapping dimulai dengan membuat banyak sampel berulang dengan jumlah yang sama dengan ukuran sampel asli. Setiap sampel ulang ini dihasilkan dengan cara mengambil observasi secara acak dari data yang  ada,  dengan  pengembalian.  Dalam  SEM,  sampel  ulang  ini  digunakan  untuk  memperoleh  estimasi parameter yang kemudian digunakan untuk menghasilkan distribusi sampling dari parameter tersebut. Distribusi sampling  yang  dihasilkan  dari  bootstrapping  dapat  digunakan  untuk  menghitung  interval  kepercayaan  dan melakukan  uji  statistik  lainnya,  seperti  menghitung  standar  error,  nilai  t,  dan  nilai  p.  Metode  ini  memberikan informasi yang lebih akurat tentang keandalan dan signifikansi statistik dari parameter-parameter dalam model SEM, terutama ketika asumsi yang mendasari analisis statistik klasik tidak terpenuhi[15].
Dengan  menggunakan  bootstrapping,  peneliti  dapat  menguji  hipotesis,  membandingkan  model  alternatif, dan  memperoleh  estimasi  parameter  yang  lebih  stabil  dan  dapat  diandalkan.  Selain  itu,  bootstrapping  juga membantu  dalam  mengevaluasi  kesesuaian  model,  memperoleh  interval  kepercayaan  yang  lebih  akurat,  dan menguji  signifikansi  statistik  tanpa  harus  mengandalkan  asumsi  distribusi  tertentu[16].  Dalam  analisis  SEM, bootstrapping  telah  menjadi  metode  yang  umum  digunakan  karena  dapat  mengatasi  masalah ketidakterdistribusian atau asumsi asimetri dalam data, serta memberikan keandalan dan validitas statistik yang lebih  baik.  Metode  bootstrapping  memungkinkan  peneliti  untuk  membuat  kesimpulan  yang  lebih  kuat  dan menghasilkan hasil yang lebih dapat dipercaya dalam pengujian hipotesis dan interpretasi model SEM.
Dari hasil uji boothstraping yang ditunjukkan pada tabel 4 dibawah ini, statistik uji yang digunakan adalah P Values dengan tingkat signifikansi  < 0,05. Dasar yang digunakan untuk  menguji hipotesis adalah nilai Path Coefficients pada PLS. Hasil keluaran Path Coefficients pada PLS Boostrapping adalah sebagai berikut:
Tabel 4. nilai Path Coefficient dalam boothstrapping statistics Original sample Sample Mean Standard Deviation T statistics P Values Attitude toward using → intention to use 0.643 0.641 0.107 6.032 0.000 Perceived  ease  of  use → attitude toward using 0.379 0.390 0.122 3.103 0.002 Perceived  ease  of  use → perceived usefulness 0.668 0.676 0.086 7.773 0.000 Perceived usefulness → attitude toward using 0.463 0.453 0.117 3.964 0.000 Perceived  usefulness → intention  to use 0.189 0.195 0.087 2.172 0.030 Smartphone self efficacy → perceived ease of use 0.680 0.683 0.059 11.501 0.000 Smartphone self efficacy → perceived usefulness 0.127 0.120 0.090 1.409 0.160

## Sumber: Hasil penelitian, diolah dengan SmartPLS
Berdasarkan data pada tabel di atas dapat dilihat pada kolom original sampling , besaran pengaruh variabel yang  satu  terhadap  variabel  lainnya  pada  semua  hipotesis  adalah  positif.  Hal  ini  bermakna  bahwa  seluruh hipotesis  memiliki  hubungan  antar  variabel  yang  positif,  dimana  jika  vaiabel  independent  naik  satu  tingkat, maka variabel dependen akan naik sebesar nilai orginal sampel[15]. Sedangkan berdasarkan nilai P values dapat dilihat bahwa selain pada H7 yang mengukur pengaruh smartphone self efficacy terhadap perceived usefulness , seluruh  hipotesis  lain  yang  diuji  dalam  penelitian  ini  memiliki  nilai P  Values  <  0.05.  Angka  P  Values  <  0.05 menunjukkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan pada variabel-variabel yang diamati[16].
Hasil  analisis  statistik bootstrapping sebagaimana  ditunjukkan  pada  tabel  diatas  menunjukkan beberapa  temuan  penting  dalam  hubungan  antara  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  minat  penggunaan  m- banking  pada bank konvensional di Kabupaten Sumbawa.  Temuan pertama  menunjukkan bahwa H1 diterima, yaitu  sikap  penggunaan  berpengaruh  signifikan  terhadap  minat  penggunaan.  Hal  ini  sejalan  dengan  temuan- temuan  penelitian  sebelumnya  yang  menunjukkan  bahwa  sikap  positif  terhadap  penggunaan  suatu  teknologi dapat  memengaruhi  niat  pengguna  untuk  mengadopsi  layanan  tersebut[9].  Dalam  konteks  m-banking,  jika pengguna memiliki sikap positif terhadap penggunaan m-banking, mereka cenderung memiliki minat yang lebih tinggi untuk menggunakan layanan tersebut.
Selain  itu,  H2  dalam  penelitian  ini  juga  diterima  dimana  variavel  persepsi  kemudahan  terbukti berpengaruh signifikan terhadap sikap penggunaan. Hal ini mendukung temuan-temuan penelitian sebelumnya yang  menunjukkan  bahwa  persepsi  kemudahan  penggunaan  menjadi  faktor  penting  dalam  membentuk  sikap pengguna terhadap suatu teknologi. Semakin mudah penggunaan m-banking dirasakan oleh pengguna, semakin positif  sikap  mereka  terhadap  penggunaan  layanan  tersebut[10].  Selanjutnya,  H3  dalam  penelitian  ini  juga diterima,  dimana  variabel  persepsi  kemudahan  berpengaruh  signifikan  terhadap  persepsi  manfaat. Temuan  ini konsisten  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  menunjukkan  bahwa  persepsi  kemudahan  penggunaan  dapat memengaruhi  persepsi  pengguna  terhadap  manfaat  yang  akan  diperoleh  dari  penggunaan  suatu  teknologi[8]. Semakin  mudah  penggunaan  m-banking  dirasakan,  semakin  besar  persepsi  manfaat  yang  dirasakan  oleh pengguna.
Temuan  berikutnya  dalam  penelitian  ini  adalah  bahwa  persepsi  manfaat  berpengaruh  signifikan  pada sikap  penggunaan  (H4  diterima).  Hasil  ini  sejalan  dengan  temuan-temuan  sebelumnya  yang  menunjukkan bahwa  persepsi  manfaat  menjadi  faktor  penting  dalam  membentuk  sikap  pengguna  terhadap  suatu teknologi[11].  Jika  pengguna  merasakan  manfaat  yang  signifikan  dari  penggunaan  m-banking,  mereka  akan cenderung  memiliki  sikap  yang  positif  terhadap  layanan  tersebut.  Selanjutnya,  H5  dalam  penelitian  ini  juga diterima,  dimana  variabel  persepsi  penggunaan  berpengaruh  signifikan  pada  minat  penggunaan.  Temuan  ini mendukung  temuan-temuan  penelitian  sebelumnya  yang  menunjukkan  bahwa  persepsi  penggunaan,  yang melibatkan penilaian pengguna terhadap pengalaman penggunaan teknologi, dapat memengaruhi minat mereka untuk  menggunakan  layanan  tersebut.  Jika  pengguna  memiliki  pengalaman  yang  positif  dalam  menggunakan m-banking, mereka cenderung memiliki minat yang lebih tinggi untuk terus menggunakan layanan tersebut[11].
Temuan  menarik  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  H6  dan  H7  yang  mana  menunjukkan  bahwa kemampuan  menggunakan  smartphone  ( smartphone  self  efficacy )  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap persepsi  kemudahan penggunaan, namun tidak terbukti signifikan dalam mempengaruhi persepsi  manfaat. Hal ini  menunjukkan  bahwa  kemampuan  individu  dalam  menggunakan  smartphone  secara  efektif  dapat mempengaruhi  persepsi  mereka  tentang  sejauh  mana  m-banking  mudah  digunakan  namun  hal  itu  tidak berpengaruh pada persepsi mereka tentang manfaat dari penggunaan m-banking tersebut. Hasil-hasil penelitian ini  mendukung  dan  melengkapi  temuan-temuan  penelitian  sebelumnya  tentang  faktor-faktor  yang mempengaruhi  minat  penggunaan  m-banking.  Faktor-faktor  seperti  sikap  penggunaan,  persepsi  kemudahan penggunaan,  persepsi  manfaat,  dan  persepsi  penggunaan  memiliki  peran  penting  dalam  membentuk  minat penggunaan  m-banking[11].  Penting  untuk  mencatat  bahwa  temuan  terkait  kemampuan  menggunakan smartphone  menunjukkan  bahwa  aspek  individu  juga  dapat  mempengaruhi  persepsi  pengguna  terhadap penggunaan layanan m-banking.

## 4. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini, telah dikaji minat masyarakat dalam penggunaan m-banking pada bank konvensional di  Kabupaten  Sumbawa  dengan  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  berbasis  survey  lapangan  dengan menggunakan model penerimaan teknologi ( Technology Acceptance Model /TAM) dan analisis Structural Equation Modeling (SEM).  Hasil  penelitian  menunjukkan  adanya  hubungan  yang  signifikan  antara  beberapa  faktor  yang memengaruhi minat penggunaan m-banking di Kabupaten Sumbawa.
Temuan penting dalam penelitian ini adalah adanya pengaruh positif dan signifikan dari sikap penggunaan, persepsi  kemudahan  penggunaan,  persepsi  manfaat,  dan  persepsi  penggunaan  terhadap  minat  penggunaan  m- banking.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  persepsi  positif  terhadap  kemudahan  penggunaan,  manfaat  yang  diperoleh, dan  pengalaman  penggunaan  m-banking  dapat  menjadi  faktor  kunci  dalam  meningkatkan  minat  masyarakat  untuk mengadopsi  dan  menggunakan  layanan  perbankan  digital.  Selain  itu,  kemampuan  menggunakan  smartphone  juga memiliki pengaruh signifikan terhadap persepsi kemudahan penggunaan m-banking. Dalam konteks ini, penggunaan smartphone  yang  efektif  dan  kemampuan  individu  dalam  mengoperasikan  smartphone  secara  memadai  dapat memengaruhi persepsi masyarakat terhadap kemudahan penggunaan layanan m-banking.
Dengan  memahami  faktor-faktor  yang  memengaruhi  minat  penggunaan  m-banking,  bank-bank konvensional  di  Kabupaten  Sumbawa  dapat  merancang  strategi  pemasaran  yang  lebih  efektif  dan  meningkatkan layanan m-banking yang sesuai dengan kebutuhan masyarakat. Peningkatan literasi digital dan peningkatan kualitas layanan m-banking juga penting dalam mendorong adopsi dan penggunaan m-banking di wilayah ini. Penelitian ini memberikan  kontribusi  penting  dalam  memperluas  pemahaman  tentang  faktor-faktor  yang  memengaruhi  minat penggunaan m-banking pada bank konvensional, serta memberikan dasar untuk pengembangan strategi yang dapat meningkatkan inklusi keuangan dan memanfaatkan potensi ekonomi digital di Kabupaten Sumbawa.

## 5. REFERENSI
[1] World Bank, “Beyond Unicorns,” Jakarta, 2021. doi: 10.1596/36018.
[2] N. W. Sayekti, “Tantangan Perkembangan Ekonomi Digital di Indonesia,” Pus. Penelit. Badan Keahlian DPR RI , vol. X, no. 05, p. 19, 2018, [Online]. Available: http://berkas.dpr.go.id/puslit/files/info_singkat/Info Singkat-X-5-I-P3DI-Maret-2018-163.pdf.
[3] N. Kholis, “Perbankan Dalam Era Baru Digital,” Economicus , vol. 12, no. 1, pp. 80–88, 2020, doi: 10.47860/economicus.v12i1.149.

## BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer
Vol. 4, No. 1, Maret 2023, hlm. 25 - 33 ISSN: 2722-0850 Laman Jurnal: http://bios.sinergis.org
[4] World bank, The Global Findex Database 2021: Financial Inclusion, Digital Payments, and Resilience in the Age of COVID-19 . 2022.
[5] A. I. Mutiasari, “Perkembangan Industri Perbankan Di Era Digital,” J. Ekon. Bisnis Dan Kewirausahaan , vol. 9, no. 2, pp. 32–41, 2020, doi: 10.47942/iab.v9i2.541.
[6] S. Iska, Sistem perbankan syariah di Indonesia dalam perspektif fikih ekonomi , First. Fajar Media, 2012.
[7] OJK, “Survei Nasional Literasi dan Inklusi Keuangan,” 2022.
[8] M. Ikrar, “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Minat Penggunaan E- Banking,” Universitas Islam Indonesia, 2017.
[9] M. H. Nasution and Sutisna, “FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MINAT NASABAH TERHADAP INTERNET BANKING,” J. Nisbah , vol. 1, no. 1, pp. 62–73, 2015.
[10] S. Jamidan, “Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Minat Mahasiswa UII Dalam Menggunakan Internet Banking,” Universitas Islam Indonesia, 2016.
[11] F. Munoz-Leiva, S. Climent-Climent, and F. Liébana-Cabanillas, “Determinants of Intention to Use the Mobile Banking Apps: An Extension of the Classic TAM Model,” SSRN Electron. J. , 2019, doi: 10.2139/ssrn.3489124.
[12] N. Marangunić and A. Granić, “Technology acceptance model: a literature review from 1986 to 2013,” Univers. Access Inf. Soc. , vol. 14, no. 1, pp. 81–95, 2015, doi: 10.1007/s10209-014-0348-1.
[13] I. Ghozali, Desain Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif untuk Akuntansi, Bisnis dan Ilmu Sosial Lainnya , First. Yoga Pratama, 2016.
[14] M. Abdullah, Metodologi Penelitian Kuantitatif . 2015.
[15] J. F. Hair, M. Sarstedt, L. Hopkins, and V. G. Kuppelwieser, “Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM): An emerging tool in business research,” Eur. Bus. Rev. , vol. 26, no. 2, pp. 106–121, 2014, doi: 10.1108/EBR-10-2013-0128.
[16] P. Barrett, “Structural equation modelling: Adjudging model fit,” Pers. Individ. Dif. , vol. 42, no. 5, pp. 815– 824, 2007, doi: 10.1016/j.paid.2006.09.018.